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title: "Dashboard - Comparação de Desempenho"
author: "Adriano Ferruzzi"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    social: menu
    source_code: embed
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```{r setup, include=FALSE}
require(ggplot2)
require(ggthemes)
require(dplyr)
library(stringr)
library(readr)
library("gridExtra")
library(ggpubr)
library(plotly)
## library(plyr)
library(flexdashboard)
## library(tidyverse)

analiseDadosCPU <- function(dados) {   
  ### Análise do ambiente comparado
  ### Esta funcao faz uma comparação entre os ambientes
  ### Nesse caso, além do gráfico em barras para fazer a comparação de tempo também 
  ### é utilizado um gráfico para apresentar o coefiente de variação.
  ### Cria uma tabela com as Medidas de Posição e Medidas de Variação
   tabelaDados <- dados %>%
    group_by(CPUs, Ambiente) %>%
    summarize(Tempo_Medio = mean(Tempo),
            Tempo_Minimo = min(Tempo),
            Tempo_Maximo = max(Tempo),
            Desvio_Padrao = sd(Tempo),
            Intervalo_Confianca = (2.042*sd(Tempo))/(sqrt(n())),
            Coeficiente_Variacao = Desvio_Padrao/Tempo_Medio,
    )  

  tabelaDados$CPUs <- factor(tabelaDados$CPUs, levels = c(unique(tabelaDados$CPUs)[order(unique(tabelaDados$CPUs))]))

  return(tabelaDados)
}


analiseDadosMem <- function(dados) {   
  ### Análise do ambiente comparado
  ### Esta funcao faz uma comparação entre os ambientes
  ### Nesse caso, além do gráfico em barras para fazer a comparação de tempo também 
  ### é utilizado um gráfico para apresentar o coefiente de variação.
  ### Cria uma tabela com as Medidas de Posição e Medidas de Variação
  tabelaDados <- dados %>%
    group_by(GB, Ambiente) %>%
    summarize(Tempo_Medio = mean(Tempo),
            Tempo_Minimo = min(Tempo),
            Tempo_Maximo = max(Tempo),
            Desvio_Padrao = sd(Tempo),
            Intervalo_Confianca = (2.042*sd(Tempo))/(sqrt(n())),
            Coeficiente_Variacao = Desvio_Padrao/Tempo_Medio,
    )  

  tabelaDados$GB <- factor(tabelaDados$GB, levels = c(unique(tabelaDados$GB)[order(unique(tabelaDados$GB))]))

  return(tabelaDados)
}



######################################
## Analise de CPU Exclusiva
######################################
### Grafico 1 e Gráfico 3
### Análise de desempenho do ambiente KVM
### Esta análise considera apenas os 3 flavors do ambiente KVM 
tabelaCpuEx <- read.table('../Tabelas/TabelaCPUEx.log', header = T)
tabelaCpuComparaEx <- tabelaCpuEx %>%
    filter(Ambiente == 'Xen_1' | Ambiente == 'kvm_1' | Ambiente == 'Nativo' )

tabelaComparada <- analiseDadosCPU(tabelaCpuComparaEx)

### Grafico 2
### BoxPlot
### Este gráfico tem o objetivo de verificar a variação dos dados obtidos por meio de quartis 
### ele indica a mediana e a variabilidade fora do quartil superior, inferior e outliers
tabelaComparada2 <- tabelaCpuEx %>%
  filter(Ambiente == 'Xen_1' | Ambiente == 'kvm_1' | Ambiente == 'Nativo' )

tabelaComparada2$CPUs <- factor(tabelaComparada2$CPUs, levels = c(unique(tabelaComparada2$CPUs)[order(unique(tabelaComparada2$CPUs))]))

### Grafico 4
### Cria a tabelaNativo com os tempo médios de desempenho 
### Cria campos com o valor de 5% e 10% de overhead
### OBS: A tabela tabelaDesEx.csv já foi criada anteriormente
tabelaFreq <- read.csv('../Tabelas/tabelaDesEx.csv',  header = T)
### Considera o desempenho virtual e o desempenho nativo com 5% e 10% de overhead
tabelaFreq <- tabelaFreq %>%
  group_by(CPUs, Ambiente) %>%
  summarize(Desempenho10 = (sum(Perf10)/30))

tabelaFreq$CPUs <- factor(tabelaFreq$CPUs, levels = c(unique(tabelaFreq$CPUs)[order(unique(tabelaFreq$CPUs))]))


######################################
## Analise de CPU Compartilhada
######################################
## Comparação entre os tempos com uso de CPU exclusivo e compartilhado
## Essa parte do script faz a comparação entre todos os ambiente
## Tempo Exclusivo x Tempo Compartilhado

tabelaKvm23Xen23 <- read.csv('../Tabelas/tabelaKvmXen23Co.csv', header = T)

tabelaKvm23 <-tabelaKvm23Xen23  %>%
  filter(Ambiente == 'kvm_2_Ex' | Ambiente == 'kvm_2_Co' | Ambiente == 'kvm_3_Ex' | Ambiente == 'kvm_3_Co' )

tabelaKvm23 <- analiseDadosCPU(tabelaKvm23)

### Gera o data frame de comparação entre os ambientes com uso Compartilhado x Exclusivo do Xen
tabelaXen23 <-tabelaKvm23Xen23  %>%
  filter(Ambiente == 'Xen_2_Ex' | Ambiente == 'Xen_2_Co' | Ambiente == 'Xen_3_Ex' | Ambiente == 'Xen_3_Co' )

tabelaXen23 <- analiseDadosCPU(tabelaXen23)


######################################
## Analise de Memoria Exclusiva
######################################

## Leitura
tabelaMemEx <- read.table('../Tabelas/TabelaMemLeituraEx.log', header = T)
tabelaMemEx <- analiseDadosMem(tabelaMemEx)

## Escrita
tabelaEscritaEx <- read.table('../Tabelas/TabelaMemEscritaEx.log', header = T)
tabelaEscritaEx <- analiseDadosMem(tabelaEscritaEx)

## Boxplot Leitura Ex
tabelaBoxLeituraEx <- read.table('../Tabelas/TabelaMemLeituraEx.log', header = T)
tabelaBoxLeituraEx$GB <- factor(tabelaBoxLeituraEx$GB, levels = c(unique(tabelaBoxLeituraEx$GB)[order(unique(tabelaBoxLeituraEx$GB))]))

### BoxPlot Escrita Ex
tabelaBoxEscritaEx <- read.table('../Tabelas/TabelaMemEscritaEx.log', header = T)
tabelaBoxEscritaEx$GB <- factor(tabelaBoxEscritaEx$GB, levels = c(unique(tabelaBoxEscritaEx$GB)[order(unique(tabelaBoxEscritaEx$GB))]))

######################################
## Analise de Memoria Compartilhada
######################################

## Leitura
tabelaMemLeituraCo <- read.table('../Tabelas/TabelaMemLeituraCo.log', header = T)
tabelaMemLeituraCo <- analiseDadosMem(tabelaMemLeituraCo)

## Escrita
tabelaEscritaCo <- read.table('../Tabelas/TabelaMemEscritaCo.log', header = T)
tabelaEscritaCo <- analiseDadosMem(tabelaEscritaCo)


######################################
## Analise de Disco Exclusiva
######################################
tabelaDiscoLeituraEx <- read.table('../Tabelas/TabelaDiscoLeituraEx.log', header = T)
tabelaDiscoLeituraEx <- analiseDadosMem(tabelaDiscoLeituraEx)

tabelaDiscoEscritaEx <- read.table('../Tabelas/TabelaDiscoEscritaEx.log', header = T)
tabelaDiscoEscritaEx <- analiseDadosMem(tabelaDiscoEscritaEx)

######################################
## Analise de Disco Compartilhada
######################################

tabelaDiscoLeituraCo <- read.table('../Tabelas/TabelaDiscoLeituraCo.log', header = T)
tabelaDiscoLeituraCo <- analiseDadosMem(tabelaDiscoLeituraCo)

tabelaDiscoEscritaCo <- read.table('../Tabelas/TabelaDiscoEscritaCo.log', header = T)
tabelaDiscoEscritaCo <- analiseDadosMem(tabelaDiscoEscritaCo)

######################################
## Analise de NAMD
######################################

tabelaDadosHT <- read.table('../Tabelas/TabelaNAMDHT.log', header = T)
tabelaDadosHT <- analiseDadosCPU(tabelaDadosHT)

tabelaDadosSemHT <- read.table('../Tabelas/TabelaNAMDsemHT.log', header = T)
tabelaDadosSemHT <- analiseDadosCPU(tabelaDadosSemHT)

######################################
## Analise de Gamess
######################################

tabelaGamess <- read.table('../Tabelas/TabelasGamess.log', header = T)
tabelaGamess <- analiseDadosCPU(tabelaGamess)

```

CPUs
=======================================================================

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Ambientes Comparados

```{r}
### Gráfico com o tempo médio de desempenho de cada ambiente + intervalo de confiança
cpuComparaEx <- ggplot(tabelaComparada, aes(fill = Ambiente, x = CPUs, y = Tempo_Medio, group = Ambiente)) +
  geom_bar(position = 'dodge', stat = 'identity') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  labs(x="CPUs", y = "Tempo Médio (seg)") +
  scale_fill_manual(values=c("#756bb1", "#fdae6b", "#31a354")) +
  ylim(0, 115)

ggplotly(cpuComparaEx)

```


### Boxplot de Desempenho

```{r}

cpuBoxEx <- ggplot(tabelaComparada2, aes(x=CPUs, y=Tempo, fill=Ambiente)) + 
  geom_boxplot(outlier.colour="red", outlier.shape=9, outlier.size=1) +
  labs(x="CPUs", y = "Tempo (seg)") +
  scale_fill_manual(values=c("#756bb1", "#fdae6b", "#31a354"))
  
ggplotly(cpuBoxEx) %>% layout(boxmode = "group")

```

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Coefiente de Variação

```{r}
### Gráfico com Coeficiente de Variação dos ambientes 
### Esse gráfico tem o objetivo de apresentar a variação dos dados obtidos em porcentagem
cpuCoeficienteEx <- ggplot(tabelaComparada, aes(fill = Ambiente, x = CPUs, y = Coeficiente_Variacao, group = Ambiente)) +
  geom_bar(position = 'dodge', stat = 'identity') +
 scale_fill_manual(values=c("#756bb1", "#fdae6b", "#31a354")) +
 scale_y_continuous(limits = c(0,0.16), labels = scales::percent) 

ggplotly(cpuCoeficienteEx)

```

### Comparaçâo com Ambiente Nativo + 10% Overhead

```{r}
### Plot: bitmap de alcance de desempenho com o tempo Nativo + 10% de overhead
cpuAlcanceEx10 <- ggplot(tabelaFreq, aes(fill = Ambiente, x = CPUs, y = Desempenho10, group = Ambiente, colour = Ambiente)) +
  geom_line(position = 'dodge', stat = 'identity', size=1) +
  scale_color_manual(values=c("#756bb1", "#31a354")) +
  scale_y_continuous(limits = c(0,1), labels = scales::percent) 

ggplotly(cpuAlcanceEx10)

```

Row
-----------------------------------------------------------------------

### KVM Exclusivo x KVM Compartilhado

```{r}
### Gera o gráfico de comparação entre os ambientes com uso Compartilhado x Exclusivo do KVM
cpuComparaKvm23 <- ggplot(tabelaKvm23, aes(fill = Ambiente, x = CPUs, y = Tempo_Medio, group = Ambiente)) +
  geom_bar(position = 'dodge', stat = 'identity') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca), position='dodge') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  labs(x="CPUs", y = "Tempo Médio (seg)") +
  scale_fill_manual(values=c("#5e3c99", "#b2abd2", "#e66101", "#fdb863")) +
  ylim(0, 115)
  
ggplotly(cpuComparaKvm23)

```


### Xen Exclusivo x Xen Compartilhado

```{r}
### Gera o gráfico de comparação entre os ambientes com uso Compartilhado x Exclusivo do Xen
cpuComparaXen23 <- ggplot(tabelaXen23, aes(fill = Ambiente, x = CPUs, y = Tempo_Medio, group = Ambiente)) +
  geom_bar(position = 'dodge', stat = 'identity') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  labs(x="CPUs", y = "Tempo Médio (seg)") +
  scale_fill_manual(values=c("#7b3294", "#c2a5cf", "#008837", "#a6dba0")) +
  ylim(0, 100)
  
ggplotly(cpuComparaXen23)

```



Memória
=======================================================================

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Leitura de Memória Exclusiva

```{r}
### Gráfico de leitura em memória
memoriaLeituraEx <- ggplot(tabelaMemEx, aes(fill = Ambiente, x = GB, y = Tempo_Medio, group = Ambiente)) +
  geom_bar(position = 'dodge', stat = 'identity') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  labs(x="GB", y = "Tempo (seg)")+
  scale_fill_manual(values=c("#756bb1", "#fdae6b", "#31a354")) +
  scale_y_continuous(limits = c(0, 10))

ggplotly(memoriaLeituraEx)

```

### Boxplot Leitura Exclusiva

```{r}
## Boxplot Leitura Exclusiva
boxLeituraEx <- ggplot(tabelaBoxLeituraEx, aes(x=GB, y=Tempo, fill=Ambiente)) + 
  geom_boxplot(outlier.colour="red", outlier.shape=9, outlier.size=1) +
  labs(x="GB", y = "Tempo (seg)")+
  scale_fill_manual(values=c("#756bb1", "#fdae6b", "#31a354"))

ggplotly(boxLeituraEx) %>% layout(boxmode = "group")

```


### Coefiente de Variação da Leitura Exclusiva

```{r}
## Boxplot Leitura Exclusiva
coeficienteLeituraEx <- ggplot(tabelaMemEx, aes(fill = Ambiente, x = GB, y = Coeficiente_Variacao, group = Ambiente)) +
  geom_bar(position = 'dodge', stat = 'identity') +
  labs(x="GB", y = "Coeficiente_Variação (%)") +
  scale_fill_manual(values=c("#756bb1", "#fdae6b", "#31a354")) +
  scale_y_continuous(limits = c(0,1), labels = scales::percent) 

ggplotly(coeficienteLeituraEx)

```


Row
-----------------------------------------------------------------------

### Escrita de Memória Exclusiva

```{r}
### Gráfico de escrita em memória
memoriaEscritaEx <- ggplot(tabelaEscritaEx, aes(fill = Ambiente, x = GB, y = Tempo_Medio, group = Ambiente)) +
  geom_bar(position = 'dodge', stat = 'identity') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  labs(x="GB", y = "Tempo (seg)")+
  scale_fill_manual(values=c("#756bb1", "#fdae6b", "#31a354")) +
  scale_y_continuous(limits = c(0,30))

ggplotly(memoriaEscritaEx)

```


### Boxplot Escrita Exclusiva

```{r}
## Boxplot Escrita Exclusiva
boxEscritaEx <- ggplot(tabelaBoxEscritaEx, aes(x=GB, y=Tempo, fill=Ambiente)) + 
  geom_boxplot(outlier.colour="red", outlier.shape=9, outlier.size=1) +
  labs(x="GB", y = "Tempo (seg)")+
  scale_fill_manual(values=c("#756bb1", "#fdae6b", "#31a354"))

ggplotly(boxEscritaEx) %>% layout(boxmode = "group")

```

### Coeficiente de Variação da Escrita Exclusiva

```{r}
## Coeficiente de Variação da Escrita Exclusiva
coeficienteEscritaEx <- ggplot(tabelaEscritaEx, aes(fill = Ambiente, x = GB, y = Coeficiente_Variacao, group = Ambiente)) +
  geom_bar(position = 'dodge', stat = 'identity') +
  labs(x="GB", y = "Coeficiente_Variação (%)")+
  scale_fill_manual(values=c("#756bb1", "#fdae6b", "#31a354")) +
  scale_y_continuous(limits = c(0,0.3), labels = scales::percent) 

ggplotly(coeficienteEscritaEx) 

```


Row
-----------------------------------------------------------------------

### Leitura de Memória Compartilhada

```{r}

### Gráfico em barras com o tempo médio de desempenho de cada ambiente + intervalo de confiança
memoriaLeituraCo <- ggplot(tabelaMemLeituraCo, aes(fill = Ambiente, x = GB, y = Tempo_Medio, group = Ambiente)) +
  geom_bar(position = 'dodge', stat = 'identity') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  labs(x="GB", y = "Tempo (seg)")+
  scale_fill_manual(values=c("#756bb1", "#31a354")) +
  scale_y_continuous(limits = c(0,10))

ggplotly(memoriaLeituraCo)

```


### Escrita de Memória Compartilhada

```{r}

### Gráfico em barras com o tempo médio de desempenho de cada ambiente + intervalo de confiança
memoriaEscritaCo <- ggplot(tabelaEscritaCo, aes(fill = Ambiente, x = GB, y = Tempo_Medio, group = Ambiente)) +
  geom_bar(position = 'dodge', stat = 'identity') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  labs(x="GB", y = "Tempo (seg)")+
  scale_fill_manual(values=c("#756bb1", "#31a354")) +
  scale_y_continuous(limits = c(0,15))

ggplotly(memoriaEscritaCo)

```


Disco
=======================================================================

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Leitura de Disco Exclusiva


```{r}

discoLeituraEx <- ggplot(tabelaDiscoLeituraEx, aes(fill = Ambiente, x = GB, y = Tempo_Medio, group = Ambiente)) +
  geom_bar(position = 'dodge', stat = 'identity') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  labs(x="GB", y = "Tempo (seg)")+
  scale_fill_manual(values=c("#756bb1", "#fdae6b", "#31a354")) +
  scale_y_continuous(limits = c(0,170))

ggplotly(discoLeituraEx)

```


### Escrita de Disco Exclusiva


```{r}
discoEscritaEx <- ggplot(tabelaDiscoEscritaEx, aes(fill = Ambiente, x = GB, y = Tempo_Medio, group = Ambiente)) +
  geom_bar(position = 'dodge', stat = 'identity') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  labs(x="GB", y = "Tempo (seg)")+
  scale_fill_manual(values=c("#756bb1", "#fdae6b", "#31a354")) +
  scale_y_continuous(limits = c(0,200))

ggplotly(discoEscritaEx)

```


Row
-----------------------------------------------------------------------

### Leitura de Disco Compartilhado


```{r}
### Gráfico em barras com o tempo médio de desempenho de cada ambiente + intervalo de confiança
discoLeituraCo <- ggplot(tabelaDiscoLeituraCo, aes(fill = Ambiente, x = GB, y = Tempo_Medio, group = Ambiente)) +
  geom_bar(position = 'dodge', stat = 'identity') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  labs(x="GB", y = "Tempo (seg)")+
  scale_fill_manual(values=c("#756bb1","#fdae6b", "#31a354")) +
  scale_y_continuous(limits = c(0,400))

ggplotly(discoLeituraCo)

```


### Escrita de Disco Compartilhado


```{r}
### Gráfico em barras com o tempo médio de desempenho de cada ambiente + intervalo de confiança
discoEscritaCo <- ggplot(tabelaDiscoEscritaCo, aes(fill = Ambiente, x = GB, y = Tempo_Medio, group = Ambiente)) +
  geom_bar(position = 'dodge', stat = 'identity') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  labs(x="GB", y = "Tempo (seg)")+
  scale_fill_manual(values=c("#756bb1","#fdae6b", "#31a354")) +
  scale_y_continuous(limits = c(0,400))

ggplotly(discoEscritaCo)

```



Aplicações
=======================================================================

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Desempenho do NAMD com HyperThreading
```{r}
### Análise de desempenho do NAMD com HyperThreading
namdHT <- ggplot(tabelaDadosHT, aes(fill = Ambiente, x = CPUs, y = Tempo_Medio, group = Ambiente)) +
  geom_bar(position = 'dodge', stat = 'identity') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  labs(x="CPUs", y = "Nanossegundos")+
  scale_fill_manual(values=c("#756bb1", "#fdae6b", "#31a354")) +
  scale_y_continuous(limits = c(0,2.6))

ggplotly(namdHT)

```

### Desempenho do NAMD sem HyperThreading
```{r}
### Análise de desempenho do NAMD sem HyperThreading
namdSemHT <- ggplot(tabelaDadosSemHT, aes(fill = Ambiente, x = CPUs, y = Tempo_Medio, group = Ambiente)) +
  geom_bar(position = 'dodge', stat = 'identity') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  labs(x="CPUs", y = "Nanossegundos")+
  scale_fill_manual(values=c("#756bb1", "#fdae6b", "#31a354")) +
  scale_y_continuous(limits = c(0,2.6))

ggplotly(namdSemHT)

```

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Desempenho do Gamess
```{r}
### Análise de desempenho do Gamess sem Hyperthreading
gamessSemHT <- ggplot(tabelaGamess, aes(fill = Ambiente, x = CPUs, y = Tempo_Medio, group = Ambiente)) +
  geom_bar(position = 'dodge', stat = 'identity') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  geom_errorbar(aes(ymin=Tempo_Medio - Intervalo_Confianca, ymax=Tempo_Medio+Intervalo_Confianca),
                position='dodge') +
  labs(x="CPUs", y = "Tempo (seg)")+
  scale_fill_manual(values=c("#756bb1", "#fdae6b", "#31a354"))

ggplotly(gamessSemHT)

```

### Desempenho de CPU Exclusiva
```{r}

### Análise de CPU do ambiente comparado

ggplotly(cpuComparaEx)

```